导航定位算法论文

导航定位算法论文（精选10篇）

导航定位算法论文 第1篇

室内定位系统应用前景广泛,越来越受到研究学者的重视。考虑精度、成本、功耗、尺寸及复杂性等各方面条件,目前还没有一种普适的室内外无缝定位系统。根据是否需要基础设施,室内定位系统分为有基础设施的定位系统和无基础设施的定位系统[1]。前者在搜救、反恐等场合几乎不适用,后者适用范围较为灵活。全球定位系统(Global Positioning System,GPS)可用在无基础设施定位系统中,在大多数室外环境都可以实现较高精度的定位,但在恶劣的室外环境及室内环境下,需要其他定位系统协同完成定位,如惯性导航[2]。步行惯性导航模块非常适合用于无基础设施室内定位,其优点是体积小、成本低、功耗低,但最大的缺点是有累积误差,其累积误差随位移非线性增长,“零速度”更新(Zero Veloc-ity Update,ZUPT)卡尔曼滤波算法[3]能将累积误差限制在线性增长范围内,在此基础上,还可利用陀螺仪、电子罗盘、磁力计的测量值协助卡尔曼滤波算法消除惯性导航方向上的累积误差[4]。这些方法都能在一定程度上提高步行惯性导航的准确性,但对较长时间行走还需要其他消除累积误差的方法。例如,另一类有效方法是将惯性导航与其他无累积误差的定位算法相融合。文献[5]介绍了一种将指纹定位与惯性导航相结合的经验算法,对精度的提高有一定效果,但指纹定位算法对数据库的建立和维护要求较高,不适用于无基础设施定位。针对上述问题,本文提出一种卡尔曼滤波算法,融合了步行惯性导航和基于测距定位信息,该算法计算复杂度低、速度快、融合效果好。仿真结果表明,该算法的定位轨迹平滑、误差小且无累积误差,对无基础设施室内定位系统实现具有很好的参考意义和应用价值。

1 步行惯性导航

智能手机通常内置了惯性测量装置(Inertial Mea-surement Unit,IMU),包括加速度传感器和陀螺仪传感器等,市场上也很容易购置到IMU模块。理论上,目标的移动距离可通过IMU采集到的加速度通过两次积分得到,但对于消费级IMU模块,仅考虑牛顿运动方程时,人行走的位置误差的标准差正比于时间的三次方,仅仅几秒时间的行走就会导致几米的误差。人在行走时总会有停止状态,理论上停止状态的速度应该为零,但实际上依靠IMU几乎无法测到速度为零的情况。ZUPT惯性导航算法的基本思想是采用一些经验检测方法检测停止状态[6,7],将该状态的速度人为置零,这种方法在减小惯性导航累积误差上取得了很好的效果,例如,瑞典KTH大学设计的开源惯性导航系统Open Shoe[8]基于安装于人脚踝的ADIS16367 IMU(包括加速度和陀螺仪)和Atmel AVR32UC3C微控器,能很好地实现零速度检测。

Open Shoe方案把人为置零时速度的误差作为卡尔曼滤波的测量值mk,称为伪测量值,用vk表示k时刻的速度,则mk= 0 - vk,而不是直接用速度作为测量值,采用伪测量值的原因是IMU并不能真正测量到零速度。系统在“零速度”时刻用卡尔曼滤波跟踪方向矩阵Ĉbn,k以及各状态向量:位置的误差 δrk,速度的误差 δvk,导航坐标系下姿态的误差 δφk,加速度传感器的测量误差δak和陀螺仪传感器的测量误差 δωk,每个状态量均由三个坐标 轴上的分 量构成 。 完整的状 态向量为δxk=[δrk,δvk,δφk,δak,δωk]T。用每次滤波的输出状态 δrk,δvk,δφk更新导航状态位置rk,速度vk和姿态 φk,用输出状态 δak和 δωk更新加速度和角速度的测量值ak和ωk。算法处理后的位置误差的标准差与行走距离基本是线性的,但依然存在累积误差。因此,本文目的是如何消除步行惯性导航引起的累积误差。

2 基于测距的定位算法

如果能够事先通过基于测距的定位算法得到一个粗糙的位置,就能够利用它来消除累积误差。基于测距的定位方案有Zig Bee定位、Wi Fi定位、扩频频谱信号(Chirp Spread Spectrum,CSS)定位和超宽带定位等,其中Zig Bee定位和Wi Fi定位测量 的是接收 信号强度(Received Signal Strength,RSS),无基础设施定位一般选用干扰较小的CSS或UWB定位,测量信息是到达时间(Time of Arrival,To A)。这些定位方案可采用的定位算法也有很多,如三角测量定位算法、最小二乘定位算法、最大似然估计定位算法等。这些算法中各有优缺点,但它们的共同缺点是:受信道不稳定因素的影响,定位结果有跳动现象,跳动的程度由信道环境和算法的稳健性共同决定。例如,Kwang Hyun Lee等提出一种基于CSS的卡尔曼滤波定位系统[9],其测距精度比Zig Bee有明显提高,但仍然有接近2 m左右的跳动。

为了减小无线测距定位结果的跳动,增加定位结果的稳定性,可以把基于测距定位的结果与惯性导航相融合。本文不详细介绍测距定位算法本身,只利用算法输出的位置结果进行融合。

3 融合定位算法

如前所述,惯性导航可产生连续的轨迹,但会伴随位移和方向两方面的累积误差,因此考虑通过测距定位算法来校正。融合算法的主要思想是逐步将惯性导航的结果拉向测距定位附近,以消除其累积误差,如图1所示,图中三角形为起点,实曲线为真实运动轨迹,虚线为惯性导航结果,圆圈为测距定位结果。

将惯性导航系统与测距定位系统视为一个新的导航定位系统。导航系统的状态仍然为rk,vk和 φk,滤波状态中 δrk,δvk修改为rk,vk,其他状态保持不变。位置的测量值可由测距定位系统得到,而速度的测量值仍然通过“零速度”检测得到,注意,两个分系统的采样频率可能会不同,卡尔曼滤波在有测量值时进行,所以新系统的测量值有三种取值:

式中:pkT代表测距定位系统的位置测量值;0T代表“零速度”。

新系统的 滤波状态 为状态转移方程表示为:

式中:xk|k - 1为预测状态;xk - 1|k - 1为k - 1时刻滤波器的输出状态;wk - 1是过程噪声,其协方差矩阵为Qk= E(wkwkT) 。转移矩阵为[4]:

式中:S(a′k n) 为与加速度值相关的对称阵,其取值可参见文献[4]。新系统的测量矩阵为:

新系统的测量方程为:

状态更新方程与经典卡尔曼滤波一致:

其中卡尔曼增益Kk也按照经典卡尔曼公式更新:

Pk|k - 1为预测状态协方差矩阵,根据k - 1时刻的测量来计算:

Pk - 1|k - 1的计算方程为:

用每次滤波的输出状态rk,vk,δφk更新导航状态位置rk,速度vk和姿态 φk,用输出状态 δak和 δωk更新加速度和角速度的测量值ak和 ωk。

融合算法的计算复杂度由惯性导航方程与卡尔曼滤波方程共同决定,前者为牛顿运动方程,复杂度低,所以总的计算复杂度由卡尔曼滤波部分决定。卡尔曼滤波的算法复杂度为:

式中:n表示状态向量维数,本文算法即为15;m表示测量向量维数,本文算法为6或3;A为状态一步预测的乘法次数,本文算法为225;B为测量一步预测的乘法次数,本文算法为30。这样,程序运行一次总共所需执行的乘法次数大约为15 000次,选择合适的DSP器件需要运行的时间仅为毫秒级。

4 算法仿真

人行走时的加速度和角加速度值可以通过程序模拟产生,产生的方法见文献[10]。本文加速度和陀螺仪的仿真数据来自公开数据库http://www.openshoe.org/。仿真数据分别是直线行走300步和沿固定轨道走10圈两种情况,人的行走速度为1.2 m/s,采样频率为100 Hz,加速度和陀螺仪数据的噪声假设为高斯白噪声,标准差分别为0.012 m/s2和0.008 7 rad/s,它们还分别有1个y轴上的偏差0.1 m/s2和0.05 rad/s,偏差的噪声也为高斯白噪声,标准差分别为0.04 m/s2和0.012 rad/s。假设测距定位系统的输出频率为IMU模块的1 5,20 Hz,其测量噪声为高斯白噪声,在3个轴上的标准差都为1 m。两种情况下融合算法与Openshoe惯性导航算法定位的轨迹比较图如图2,图3所示。

从图2可以看出,由于传感器的偏差和噪声的存在,惯性导航的轨迹大约在y轴方向100 m处就开始偏离真实行走轨迹,并且偏离程度随着行走距离变远而越来越大,而融合定位轨迹始终在真实轨迹附近,且比基于测距的定位结果更稳健、更准确。对于沿固定轨道绕圈的仿真结果也同样如此,如图3所示,惯性导航与真实轨迹越来越不重合,而融合定位轨迹的结果始终在真实轨迹附近,同样比基于测距的定位结果更稳健、准确。造成惯性导航偏离真实轨迹的主要原因是传感器(加速度和陀螺仪)的噪声和偏差对时间的两次积分,其中偏差对惯性导航的影响更为明显,在无偏差的情况下,融合算法对惯性导航结果的改善程度比有偏差的情况小,但仍有提高,限于篇幅在此不给出仿真结果。沿直线行走是惯性导航的最坏情况,均方根误差随着行走距离的增大不断增加,如图4所示。当绕圈时,由于加速度存在一个正向的偏差,惯性导航的速度比人的真实行走速度快,均方根误差总体呈现一个增大的趋势,当惯性导航结果超过人的真实位置半圈时,均方根误差增加到最大,随后呈现减小趋势,直到超过真实位置一圈时,误差降到最小,然后按照同样的趋势增大,如图5所示。无论是走直线还是绕圈,融合算法的均方误差始终最小,进一步说明融合算法有更好的性能。

5 结语

车辆组合导航定位技术 第2篇

车辆组合导航定位技术

介绍车辆导航定位及其组合导航定位技术.组合导航利用现代信息融合技术,实现对车辆组合导航的.准确定位,具有全方位、全天候、自主式定位功能.着重研究了GPS/GLNOASS/MM和GPS/DR/MM三组合导航定位及跑车试验分析.跑车试验表明,车辆组合导航定位精度及可靠性比单独GPS导航定位有所提高,车辆运行效率和安全性大大改善,提高了通行能力,有效地缓解了交通拥挤状况,从而为实现交通管理“自动化”以及车辆行驶“智能化”提供了可靠的保证.

作 者：张飞舟 范跃祖 孙先仿 Zhang Feizhou Fan Yuezu Sun Xianfang  作者单位：北京航空航天大学自动控制系,100083 刊 名：系统工程与电子技术  ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年，卷(期)： 22(6) 分类号：P228.4 关键词：全球定位系统   车辆地面导航系统   地图匹配  

候鸟导航定位的秘密 第3篇

科学家做了大量的工作来研究信鸽是如何识别方向的。把野鸽放到几百千米外的陌生环境里，它们也能够完全凭借自己的能力飞回自己家中。由于鸽子有这种能力，过去人们常常用鸽子来送信。人们发现信鸽的脑部有一个罗盘，这个罗盘可以利用太阳和星星来给自己定位。鸽子通过感受阳光和星光的变化并与大脑中储存的数据相比较，来判断方向。

有些鸟类是利用星星来定位的，比如鹟科的草莺和青鸟。在北半球，它们依靠北极星定位，在南半球则依靠猎户星座的形状来定位。

当云层遮蔽了太阳或星星的时候，候鸟的飞行方向几乎不受影响。这是因为候鸟脑部有一个可以感应地球磁场的磁性区域。看不见星星或太阳时，它们靠陆地标志，如高山、河流来帮助自己导航。

如果鸟类连朝哪个方向飞行都不知道，那么不管是太阳光、星星、地球磁场还是陆地标志，都帮助不了它们。所以幼鸟都要在老鸟的带领下进行首次飞行，并且通过它们遗传的本能来确定起飞的时间和方向。

还有一个目前科学家都无法解释的现象，就是那些独自迁徙的鸟是如何找到自己的越冬地点的，比如杜鹃鸟。有些小杜鹃鸟可以独自准确地找到它们位于非洲中部的越冬地点。它们的基因是否存在着某种物质，能够帮助它们做到这一点呢？这到现在还是个谜。

有些候鸟会通过磁场定位。这和轮船上使用的罗盘不同，罗盘只是利用地球磁力线作为偏角参考系统的，而鸟类，如黑雁，则是利用磁力线作为偏角定位的，这样，它们不仅可以识别南方还是北方，还可以判断自己是向极地方向还是赤道方向飞行。

还有一些鸟可以听到次声波，它们甚至可以听到频率为0.1赫兹的声波，并利用次声波来导航。次声波主要是由海浪、喷气飞机和风吹过山峰产生的。最新的研究表明，这些微小的噪音可以为有些鸟类导航，比如信天翁。信天翁在长途飞行后，就是利用次声波来返回家乡的。

（摘自湖北美术出版社《贝塔斯曼动物大百科：温带动物》 ）

远东华强导航定位有限公司 第4篇

公司下设综合管理部、总体技术部、设备研发部、系统工程部、产品部、质量管理部、市场部共7个部门。公司有中高级工程师102人, 硕士及以上学位占64%。经过多年的北斗导航终端产品研制和生产磨砺, 远东华强在产品研发、生产、售后等方面全面发展, 是我国北斗导航终端产品的骨干供应商。

公司资历

我国最早参与北斗自主卫星导航系统与终端研制的骨千单位;

全面覆盖系统建设、终端研制、測试检验、应用产业化等卫星导航领域;

国内北斗卫星导航终端产品型谱最全、批产化能力最强的单位之

我国卫星导航測试评估与试验验证系统设备的核心研制单位;

拥有国内卫星导航领域最为全面先进的设计开发和測试试验保陣条件;

入选国家北斗卫星导航终端集中采购名录单位;

科技部“卫星导航终端与芯片产业技术创新战略联盟”成员单位。

单位资质

基础设施

单位地址:河北省石家庄市中山西路589号

电话:0311-86928537 86928546

军用导航定位系统能力需求的分析 第5篇

军用导航定位系统能力需求的分析

本文着眼信息化军队和现代战争的`特点,从军队的实际情况出发,分析了战争时军用导航定位系统需求,指出了导航定位系统应用于所要面临的多种情况,并由提出了一些可能的解决办法.

作 者：郭晓亮 苏保成  作者单位：61769部队,哈尔滨,150039 刊 名：科技资讯 英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： “”(30) 分类号：V249 关键词：军用   导航定位   需求  

基于惯性导航的卸料小车定位系统 第6篇

在大型矿厂中, 堆料设备一般露天生产, 扬尘大, 泥水多等恶劣条件无法避免加上设备本身的震动等的干扰等, 这样就对卸料小车的定位装置有着工作可靠、检测准确、经久耐用等基本的要求;实践证明激光、旋转编码器、行程开关无法满足长期的生产应用。相比而言, 格雷母线, 安装简单, 抗污染能力强, 防水, 但电磁感应线圈的铺设成本过高。鉴于近年来全球卫星定位导航系统的迅猛发展, 作者曾考虑将球卫星定位导航系统技术应用于卸料小车的定位, 然而全球卫星定位系统会因为信号遮挡出现定位精度下降甚至无法进行方位解算的情况。所以研发一套能够独立完成定位, 可靠性高的, 稳定性良好的系统是市场亟需的。

结合到惯性航位推算算法本身是一种独立的航位推算算法的特点而且完成该推算过程的单片机体积只需晶片大小, 能够使卸料小车完全不受外界干扰的, 同时具有很高的集成度, 于是设计出这样一套实用性高的卸料小车惯性导航推算装置。它使用加速度计传感器采集卸料小车运动信息, 采用具有ARM Cortex-M3内核的STM32F103VET6单片机作为数据处理单元, 同时采用卡尔曼滤波对航位信息进行滤波处理。最终将卸料小车航位推算信息通过载波通信技术输送给总控室或显示于TFTLCD显示屏上。同时考虑到航位推算技术自身的延时误差, 计划在航位推算技术的基础上结合接近开关来矫正误差。

惯性导航定位设备数据更新速度快、短期精度高、稳定性好, 抗污染能力强, 防水、油、灰尘等, 这样就克服了以上困难。而且像加速度传感器等, 现在市场已经有了比较成熟的惯性导航定位装置, 这些装置体积精小, 投资小, 便于安装, 维护简便。

系统组成与工作原理

该卸料小车航向推算装置具体的组成框图如图1所示, 包括传感器模块、接近开关模块, 数据转换模块、处理模块以及电力线载波通信模块组成。

矿山堆场卸料小车堆料示意图如图2所示。

由于矿厂恶劣的环境, 在给小车定位的过程中, 由于接触式的机械装置本身固有的不稳定性, 我们期许非接触式的机械装置。惯性导航定位是独立的算法, 惯性导航定位系统就是这样一种非接触式的机械装置。但所有的导航推算本身都有延时误差, 我们采用安装接触开关的方式来对小车的位置进行矫正。小车需要停留时使小车停留在接触开关的感应处, 避免惯性导航运算的延时出错。关于通信, 如果是用无线通信, 一定会会有信号遮挡;使用有线的话, 如果再接根通信电缆, 电缆本身不结实, 长时间往复, 电缆很容易破损。考虑到小车上部故有一根电源线用于给小车提供电源, 用有线载波通信是最佳选择。传感器模块上为加速度计MMA7455以及用于数据处理的单片机STM32F103VET6。实际工作时, 加速度传感器模块很小, 可以很容易的安装于小车上, 用于采集小车前后方向上的加速度;传感器采集来的原始数据通过单片机STM323F103VET6进行航位推算初步处理。数据处理模块核心在与传感器模块串口通信的同时, 将航位推算所需的数据通过文件系统存于SD卡中;通讯采用载波电流与数据处理模块进通信。显示模块采用的是TFTLCDILI9320, 当工作人员需要查看小车当前的航位信息, 单片机负责文件系统从SD卡中调出原始数据, 推算出小车的航位信息, 最终将小车的位置信息在TFTLCDILI9320显示。

硬件设计

主从单片机都采用ST公司生产的具有ARM Cortex-M3内核的工业级控制芯片STM323F103VET6传感器模块设计。加速度计采用MMA745可在2.16~3.6V低电压下正常工作, 其量程为8g。接近开关模块采用狮威 (LIONPOWER) 的接近开关TL-Q5MC1。在小车定位过程中, 接近开关的位置需要区分开来以确定小车的不同位置, 一次要给接近开关的感应区编码, 需要特别说明的是, 本系统接近开关感应区编码采用格雷码。虽然自然二进制码可以直接经过数/模转换成为模拟信号, 但是在某些情况下, 例如十进制的3转变为4时, 二进制码的每一位都需要改变, 而在实际电路中, 四位的变化不可能绝对同时发生, 因为在某些情况下就导致电路状态产生错误, 而格雷码就格雷码就没有这个缺点, 可以避免这种错误。负责航位推算的主单片机与加速度传感器模块上的从单片机通过串口进行通信, 它们被设置为相同的波特率。显示模块采用Ilitek公司生产的ILI9320。

软件设计

航迹推算原理

航位推算系统是一种完全可以不受外界干扰的定位系统。它的优点是可以通过自身集成的惯性传感器计算出汽车的速度和位置信息, 短时间内测量的数据是可靠的, 因此可以应用于卸料小车的定位。

惯性导航推算 (DR, 又称航位推算) 系统是由测量距离和测量航向角的传感器构成。惯性导航推算是一种独立的定位方法, 其基本原理如图3所示。

如图, 在平面二维中研究运动中的车辆, 当给出车辆的起始点位置 (x0, y0) , 就可以运用加速度计获得的数据计算出车辆的行驶距离的变化量, 从而可以推算出任何时刻车辆的具体位置。本研究中是运行中过的车辆, 由于其一直变化, 所以计算过程中, 要分别对车辆的速度和距离进行分解。具体解算过程如下:

分解距离

依次推算, 可得:

其中, 分别为x轴和y轴采样的第i次车辆运行距离, xn, yn分别为车辆的x轴和y轴采样n次总的运行距离, θi-1为第 (i-1) 的偏转角度。卸料小车的运动一般是二维运动, 已知卸料小车上一采样时刻的方位信息与本次采样周期内行进长度与航向角信息, 从而计算得到此刻卸料小车的方位信息。以二维坐标平面表示, 当小车在轨道上行进时, 只有前后两个方向变化,

所以此时θi-1全为0。因此可得:

分解速度

卸料小车在行进的过程中一般只做前后的运动, x轴有速度, y轴没有速度,

依次推算, 可得:

其中, 为X轴采样的第i次车辆运行速度, T为采样周期, xn, yn分别为车辆的x轴和y轴样n次总的运行距离, θi-1为第 (i-1) 的偏转角度, 本系统全为0°。

实例仿真

该实验设定一秒内读取加速度计100次, 如图4, 之后取平均值, 然后调用惯性导航算法计算实际运行的路程。

惯性导航运用的环境是在GPS无法接收到信号时, 包括料堆、隧道有遮挡的情景, 而且这种场合下惯性推算导航运行的成本不会太长。所以, 在有限的时间内, 要尽可能的使数据处理的更准确。根据以上测试要求, 本文设计了如下的测试方案。

实验设备:笔记本电脑一部, 一辆简易四轮车, 惯性导航定位系统一套。

实验过程:跑道测试场为从联大实验楼到科技楼一段直线马路, 用粉笔做一个420米长的直线轨道, 在测试起点, 启动惯性导航定位系统, 并连接到笔记本上采集数据。

用计算机把加速度计的输出信息变换到平面坐标系, 然后计算出载体的速度信息, 并在Visual Studio 2008程序的客户端区设备进行转换显示。由于卸料小车为在轨道上运动, 通常都是直线, 因此客户端向左为设备运动的初始方向X, 建立设备的坐标系, 进行绘图。

采用按像素点比例的方法解决客户区范围不足的问题, 在软件平台建立惯性导航推算模型。通过软件编程实现STM32开发板把加速度计输出信息变换到平面坐标系, 然后计算载体的速度, 并通过出串口在Visual Studio 2008客户区进行显示。

从图6可以看出, 从起点到重点的实际距离是420m, 而世实际所测距离为423m, 误差是3m, 误差概率是0.71%。由此可见, 惯性导航推算存在误差,

而这些误差是不可忽视的。如果要更精确的实现小车定位, 那么就需要研究惯性导航推算的同时结合滤波算法, 这也是今后努力的方向。

结语

本文介绍了基于惯性导航的卸料小车定位装置的航位算法, 对加速度传感器数据的采集和航迹推算, 采用单片机与微惯性器件搭建的系统, 集成度高、实用性强、成本低, 易于维护。

多媒体车载定位导航系统实现 第7篇

我们开发的“智能车载导航系统”的硬件平台车载导航仪是一种定制的名为Navi A-301的嵌入式终端产品。它配备触摸液晶显示、TV调谐器、内置FM;Hitachi SH43000Mhz 64bit Risc CPU, 4G内存, 128GCF卡, 同时内置的有定位系统的硬件设备:以日本松下公司研究的核心芯片和Matsusitha的陀螺仪传感器。

操作系统是构建整个软件体系的基础, 目前嵌入式操作系统主要有windows CE, PALM OS和嵌入式LINUX。根据系统功能的要求, 操作系统应提供良好的图形显示支持和强大的多任务管理能力;从应用层软件开发的角度考虑, 应选择开发平台功能强、共享软件资源丰富、硬件驱动支持多的操作系统:此外还要考虑到用户使用的方便程度, 操作系统是否支持即时开关机功能也非常重要。在上面提及软件和硬件平台下, 我们选择Visual C++开发工具进行完全的车载定位导航软件系统开发。

二、系统结构设计和功能模块介绍

该系统实际上是一个单机系统, 采用的是Visual C++面向对象的设计思想开发设计的, 整个系统的结构如图1所示.

从结构上, 系统由电子地图数据、定位、路径规划、路径引导、地图匹配和人机接口等部分组成。从下向上, 所有这些模块可以被分为三层:数据层、功能层、用户接口层。系统能够以不同的比例显示电予地图, 根据用户的要求实现路径规划。跟据规划的路径生成行驶指令序列, 在用户沿规划路径行驶时, 实时地进行生动形象的图形、声音引导。下面简单介绍各个模块的功能。

1、地图显示模块

地图显示是车载定位导航的一个基本模块, 在功能方面, 地图显示模块需要实现电子地图显示及地图缩放、经纬度跳转、范围选择放大等功能, 同时提供2.5维的鸟瞰视图显示。此外, 考虑到硬件的限制, 为了避免出现连续移图时出现所谓的“空白”现象, 需要控制数据加载和地图显示这两个线程的调度关系。

2、地图检索模块

在自主式车载定位导航系统中, 地图检索模块不但能提供一般GIS系统具有的检索操作, 更重要的是.该模块己经与路径规划、路径引导这两个导航模块紧密地结合在一起。用户可以将捡索得到的结果作为目的地提交给系统进行路径规划;另外, 根据用户的设定, 系统可以检索出规划附近的目标物, 在路径导引l过程根据当前车辆的行驶位置给出实时的提示。为了实现实时的高效的检索, 电子地图数据需要按照数据的几何特征分层构造, 再按照类或等级进一步详细划分。

3、路径规划模块

路径规划是帮助司机在行驶前或运行中规划路线的过程, 自主式导航定位系统中的路径规划过程是根据系统所提供的地图来实现的。由于当前的系统还没有利用无线通信设备实时地获取道路网络的交通情况, 目前的规划路径模块主要以最小旅行距离为标准。使用者只需要输入目的地的电话号码、地名或设施名称中的一项信息, 系统就会以图形形式显示到达目的地的行车路线;或者, 使用者可以通过使用系统的地图漫游功能直接查找、确定目的地。

4、路径引导模块

路径引导是指挥用户沿着路径规划模块计算的路线行驶的过程。为了确定车辆当前的位置和产生适当的引导指令 (通常是转弯接着转弯或依次转向) , 需要借助地图数据库和准确的定位。在引导过程中, 系统通过声音、路口放大图和转向图标等多种手段告知用户需要采取的操作动作并且能够根据用户的设定以语音或者在地图上以醒目的符号提示当前车辆附近用户感兴趣的商店、快餐店、加油站等设施的标志、名称、位置。

5、车辆定位模块

这个模块实际包括GPS定位子系统和DR定位子系统。它的主要功能是进行车辆初步定位, 为地图匹配模块提供匹配初始值。

在整个系统的设计过程中, 我们是以用户使用车载定位导航系统所遇到的问题来组织系统的功能模块, 导航系统的功能解析图如图2所示;

三、系统实验结果

经过多次路测, 我们开发的“智能率载导航系统”得到了如下的认可:

1、软件运行稳定可靠、操作简便、响应速度快、跨平台性强;

2、运行精度高, 相对误差可在<25m范围内;

3、应用广泛, 产品燕要应用于ITS领域;除此之外, 还可以应用子物流、出租、金融等专业领域。

摘要：当前GPS最大的民用市场是车辆导航、消费产品和跟踪监控, 尤其以车辆导航所占份额为最多。欧美发达国家的自主导航系统研究起步较早, 已有相当的规模和成熟的产品, 而国内由于经济基础, 以及整个的产业链条的不完善, 自主导航系统的研究刚刚起步, 该文完成了一种基于GPS/DR/MM组合定位的“智能车载导航系统”的开发工作, 实现了车载定位导航系统豹主要功能。

北斗抗扰导航定位技术研究 第8篇

云计算具有强大的计算和存储能力, 为大型数据处理技术的发展提供了更大的发展空间。它是一种基于互联网的计算, 能向各种互联网应用提供硬件服务、基础架构服务、平台服务、软件服务、存储服务等各类应用。应用云计算技术可以实现对于提高用户终端可靠性和精度至关重要的多系统的导航定位信息传输。

北斗时空码是中国卫星应用产业联盟于2012年9月联合推出, 是我国具有完全知识产权的编码, 可广泛应用于物联网、云计算、智慧地球的研究与实施。它采用“IP地址结构树”专利技术构建用计算地址就可检索的系统, 检索速度快, 码的数量可无限扩展使用且确保唯一性, 北斗时空码没有给标识对象预定属性, 具有用户可完全自定义和灵活应用北斗时空码的自助性;可以向用户提供自编多功能、高效率的编码自助平台。

2 基本思路

合理利用北斗时空码及云计算构建北斗抗干扰导航定位服务, 就能够消除或者降低复杂地形、多径效应、欺骗干扰等引起的误差, 提高北斗的抗干扰能力, 得到比较理想的定位精度。

2.1 构建北斗抗干扰导航定位服务私有云计算平台

基于目前云计算的Iaa S, Paa S和Saa S的三层服务框架的思想构建私有云基础设施平台, 充分利用云计算特点, 将资源虚拟化, 同时进行有效且动态的资源划分和分配, 就可以为北斗抗干扰云计算导航定位服务实现软件即服务打好硬件基础。构建私有云计算平台主要的目的是充分利用实验室闲散的计算资源, 为北斗抗干扰云计算导航定位服务提供环境, 打造适合实验室使用的私有云系统, 以便完成实验室中各种复杂的北斗抗干扰导航定位服务处理运算。

2.2 基于节点异构性的大规模北斗抗干扰修正信息组播平台

较C/S系统, 基于节点异构性的大规模北斗抗干扰修正信息组播平台显著降低服务器的业务量, 避免因服务器造成的网络瓶颈, 提高系统的可扩展性;同时, 较P2P和NICE网络, 基于节点异构性的大规模北斗抗干扰修正信息组播平台有效地降低了节点时延值, 保证数据传输的实时性。

2.3 借鉴TCP机制的北斗抗干扰修正信息报文分包与传输控制

卫星信道具有传输时延大, 信道不稳定等因素, 且北斗报文具有一定的格式要求, 北斗报文通信还存在通信丢包、误码率较高等缺点, 因此在语音网关信息与北斗系统的数据传输过程中, 必须采取有效的措施保证信息传输的质量。依据北斗报文通信特点, 实现对目标信息的分包传输与传输质量控制, 有效提升服务质量。

3 关键技术方案

系统拟采用模块化结构, 运用Matlab、Eucalyptus、Microsoft Visual Studio等开发。

3.1 私有云计算平台构建

北斗抗干扰导航定位服务系统的云计算平台, 主要是利用eucalyptus软件完成的, 为了保证软件的开发与运行, 则还需要进行软件环境的构建, 即Java, Axis。在基于云计算技术上, 对应于云架构的基础设施层, 将多台物理主机通过网络来构建虚拟机集群处理平台, 对外提供基础设施即服务。

3.2 基于节点异构性的分层混合组播云结构实现大规模播发北斗抗干扰修正信息

为了实现大规模播发北斗抗干扰修正信息, 采用一种单源分层的混合组播网络结构, 在组播域内采用C/S模式与非结构化P2P结构相结合的模型, 既可以满足可扩展性, 又可以缓减服务器的访问压力, 均衡负载。云中不同服务能力的节点对应不同的节点层, 同层节点之间形成非结构化P2P网络。本研究中节点的服务能力主要由节点的内存、处理器速度、链路带宽等几个方面共同决定, 功能不同, 转发数据的时间也不同, 因此在构造最小时延转发树时, 主要考虑节点转发数据引起的时延。

3.3 北斗抗干扰修正信息报文分包与传输控制

借鉴TCP重传和确认机制, 对大的数据包进行拆包并加相应的包头, 接收端对接收的数据包拆除包头, 并对数据合并, 如果有数据包丢失, 则要求发送端重新发送丢失的数据包, 直到所有的数据接收完毕为止。同时还必须采取超时控制等措施, 保证数据通信效率和降低通信费用。

4 结语

基于北斗时空码及云计算构建北斗抗干扰导航定位服务, 可以消除或者降低复杂地形、多径效应、欺骗干扰等干扰引起的误差, 提高北斗的抗干扰能力, 得到比较理想的定位精度。使北斗抗干扰导航定位更好的服务于信息化、网络化的现代战, 推广使用可产生显著的经济军事效益。

参考文献

[1]刘瑞华, 陈杨.基于北斗二代/气压高度表的优化算法研究[J].计算机仿真, 2011, 6:105-108.[1]刘瑞华, 陈杨.基于北斗二代/气压高度表的优化算法研究[J].计算机仿真, 2011, 6:105-108.

[2]周玉霞.北斗卫星导航应用国际标准化的思考[J].航天标准化, 2011, 3:1-5.[2]周玉霞.北斗卫星导航应用国际标准化的思考[J].航天标准化, 2011, 3:1-5.

地磁匹配导航算法综述 第9篇

近年来,地磁导航技术已广泛应用于飞行器控制、卫星轨道设计、导弹武器制导、水下载体定位等领域,展现出巨大的军事价值和应用前景[17]。理论上近地空间任意点的地磁特征信息是唯一的,利用地磁场提供的天然坐标系,可以实现无源自主导航定位,具有隐蔽性,不易被侦查,且能消除惯导系统的累积误差。提取载体在航行过程中实时测量的地磁特征信息序列构成实时图,采用各种信息处理技术,将实时图与地磁数据库中存贮的基准图进行匹配,依一定的准则判断两者的拟合程度,确定实时图与基准图中的最相似点,即最佳匹配点,这就是地磁匹配导航的基本原理[8],见图1。目前,地磁导航精度不高,严重制约了其在导航定位领域的实际应用。提高地磁匹配导航精度的关键在于地磁基准数据库的建立、匹配算法、地磁传感器测量精度等因素[914]。匹配算法是实现地磁匹配导航必不可少的核心技术,影响导航的最终定位精度和导航效率。为满足地磁匹配导航工程应用的要求,研究高效、实时的匹配算法,越来越成为学术界关注的对象。

本文针对地磁匹配导航算法的研究现状,并对地磁匹配导航算法的发展和应用做了展望,为下一步开展深入研究明确了方向。

1 地磁匹配导航算法的研究现状

GPS的巨大进展一度限制了地磁匹配导航的发展,随着GPS技术缺陷的暴露,地磁匹配导航作为一种替代方法成为了学者关注的焦点[1517]。目前,关于地磁匹配算法的研究还不是很成熟,多处于仿真研究阶段。与滤波算法[1820]相比,地磁匹配算法不需要对地磁场进行线性化,具有较高的匹配精度和捕获概率,且能断续使用,适合地磁导航间歇匹配的特点。

1.1 基于相关分析的地磁匹配导航算法(MAG-COM算法)

地磁匹配算法实质是数字地磁匹配。相关分析方法是度量测量序列和基准图中任一子图相关性程度的算法[21],也有文献称之为代价函数或者相关性准则[2224],它们是选择最优匹配组的判断准则。

目前,相关性准则主要有三类[2527](见表1):一类是强调他们之间的相似程度,如互相关算法(COR)、相关系数算法(CC)、积相关算法(PROD)和归一化积相关算法(NPROD);一类是强调他们之间的差别程度,如平均绝对差算法(MAD)、均方差算法(MSD)、绝对差算法(AD)、平方差算法(SD);一类是基于Hausdorff距离的相似算法(HD)。在计算最佳匹配点时,第一类算法应求极大值,另两类应取极小值。

基于COR匹配得到的极大值,即使在最理想情况下也不是唯一的,算法稳定性和精度较差。CC虽然精度很高,但运算量很大。因此,COR和CC不适合作为匹配结果的判断准则。从算法匹配精度来看,MAD和MSD优于NPROD和HD;从匹配运算量来看,MAD<MSD<NPROD<HD[25]。故MAD和MSD是较为合适的地磁匹配算法,且两种算法均不发散。HD不强调匹配点对,模糊了点与点之间的关系,稳定性较好,因此近年来越来越多的研究采用HD作为地磁匹配算法的相关性准则[21,34]。

国际上,从20世纪60年代开始就提出了磁场等高线匹配(MAGCOM)导航的概念,但因缺乏实测数据没有进行实验验证[2830]。直到19741976年,前苏联Ramenskoye设计公司利用实测地磁数据成功进行了MAGCOM导航的离线实验[31]。国内,2008年谢仕民[32]等人用MAD、MSD、NPROD和HD进行了匹配算法仿真。2009年,乔玉坤[33]讨论了各种相关分析方法对不同噪声的敏感度。2011年,孔亚男[34]等给出了以Hausdorff距离为相关度量准则的地磁匹配算法的流程图。

1.2 基于地形匹配、重力匹配相关技术的地磁匹配算法

地磁匹配与地形匹配、重力匹配技术相似,都是根据地球物理特征,提取有用信息,采用信息处理技术确定最佳匹配位置。因此,最开始应用于地磁匹配的算法大多是借鉴于地形匹配算法。TER-COM算法[3537]是较为成熟的地形匹配算法,以遍历第一个惯导系统推算位置后得到的多组平行于惯导系统推算航迹的序列为最终匹配序列。该算法依赖于惯导系统和基准图的分辨率,并且不允许载体做机动行进,定位精度和稳定性都比较差。

Jircitano[38]等设计了一套基于重力匹配的水下自主导航方案,该系统具有良好的长期导航性能。Bishop[39]研究了使用引力图进行匹配的算法。赵建虎[40]等将基于Hausdorff距离的匹配准则引入到TERCOM算法中,通过增加旋转变化等改进方法有效地提高了水下地磁匹配导航的精度和可靠性。王胜平[41]等研究了联合TERCOM和ICCP的水下地磁匹配导航新方法,有效地提高了匹配的精度和速度。

1.3 基于图像处理、信号处理等相关技术的地磁匹配算法

近年来,其它领域(如图像处理、信号处理等)的一些处理方法也被引入到地磁匹配导航算法中,如ICP、ICCP、DICCP、地磁信息熵等[4269]方法。

ICP(Iterative Closest Point)算法是由Besl和Mc Kay,Chen和Medioni以及Zhang提出的一种图像匹配算法[4244],基于几何形状、网格数据或者等值线进行处理,在图像对准、位置估计等处理中受到广泛关注,也适用于地磁匹配导航中。该算法可以在任何初始位置误差下工作,收敛速度快,但在地磁强度变化缓慢的区域可能存在不止一个全局最优解。Ejaz[45]采用ICP算法弥补了惯导系统的累积误差。吴美平[46]对ICP算法进行改进,结合RANSAC[47]法剔除地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。孙鑫[48]采用基于地磁图的ICP算法实现地磁匹配定位,地磁图实际上是地磁要素等值线图,地磁匹配采用的基本匹配单元为等值线,即基于等值线的ICP算法。

ICCP(Iterative Closest Contour Point)算法[4953]是图像对准中经常用到的算法。其实质是匹配多边弧,基于几何学原理,通过选择与概略航迹距离最近的磁场等值线点来构成匹配航迹点。李豫泽等[54]推广该算法,使得在地磁测量数据存在误差的情况下实现对惯导的误差校正。朱海等[55]基于IC-CP算法推算出潜艇水下直线航行时的测量航迹,较好地解决了测量点中野值点的问题。孙大为[56]将基于等值线匹配的ICCP算法应用到巡航导弹地磁匹配中,但该算法干扰性较大,对磁传感器测量误差敏感。肖胜红57]等针对ICCP算法中选点的不足,将二次插值技术应用到地磁匹配算法中,但其匹配效果还依赖于惯导误差及初始条件设置。

针对因地磁场数据的缓变特性导致ICCP算法存在的局限性,在对地磁场数据特征量交叉特征研究的基础上,郭庆[58]等提出了适合地磁场数据的地磁匹配双等值线(Dual Iterative Closet Contour Point,DICCP)算法,修正了惯导系统的航迹,能够获得较高的导航定位精度。与传统ICCP算法相比,DICCP算法在没有增加测量设备的前提下,通过在测量过程中多结算一个参数就完成对两个匹配特征量的量测,因此该算法可以应用于具有多匹配特征量的定位场合。

在景象匹配中得到广泛应用的相位相关算法[5961]和快速傅里叶变换(FFT)[6264]也应用到了地磁匹配中。实际地磁测量值存在很大的误差,利用地磁信号的频域信息进行匹配定位可以降低干扰噪声对定位精度的影响。吕云霄[65]等先在空域内通过等值线约束(Contour Constraint Matching,CCM)的粗匹配过程确定带匹配轨迹,再利用相关极值函数检验频域内待匹配轨迹与真实测量地磁频谱之间的相关性,最终得到真实轨迹。该算法运算量较大。

石志勇[66]等引用熵的概念[6769]提出了地磁信息熵和地磁差异熵综合的匹配算法,该算法的匹配误差不产生累积误差,计算速度快,抗干扰性良好。

1.4 其它地磁匹配算法

随着对地磁匹配导航及算法更为深入的研究,出现了许多优化的匹配算法。Kato[70]利用地磁图和水深图研究水下远程导航的方法,该方法获得较惯导系统更高的导航精度。王向磊[71]等提出基于Monte Carlo的地磁匹配导航算法,是一种基于线的匹配算法,克服了基于点和基于向量两种匹配算法匹配结果不唯一的缺陷。陈励华[72]等在载体沿非直线形路径前进的假设下将匹配定位视为多级优化问题,采用多级蚁群优化算法,有效实现任意形状路径的匹配。罗诗途[73]提出了一种基于仿射模型变换的粗精两级地磁匹配方法,保证实时性和匹配精度。刘颖等[74]简化了惯导运算过程,将一维匹配归结为一个带补偿过程的放射过程,并提出一种基于等值线约束的组合匹配算法,该算法兼顾了全局搜索和局部定位能力,具有良好匹配精度和速度。郭庆等[75]提出了多维地磁匹配融合算法,采用组织进化数值优化算法对多维地磁匹配特征量投影寻踪分类模型进行求解,避免了单特征量匹配算法区域性不可靠的问题。刘玉霞等[76]建立了地磁匹配的隐马尔可夫模型,使用Viterbi[77]算法来确定最优状态序列,该算法可以在地磁特征微弱区域实现导航定位以及提高惯导系统在地磁特征明显区域内的定位精度。陈昊等[78]先对各采样点的地磁场矢量从地磁库中搜索小于误差的所有地磁矢量,并分别组成一个集合,再分别以这些集合为基准进行匹配。该算法减少了匹配时间,且具有良好的鲁棒性。王仕成[79]等提出适用于地磁特点的同时定位与构图(SLAM)算法,该算法实现载体不依赖于基准图进行导航定位。

综上所述,目前地磁匹配算法存在的主要问题是:1)单一算法难以兼顾匹配精度和速度;2)仍处于仿真和预研阶段。因此,研究适于工程实际应用的有效地磁匹配导航算法是很有必要的。

2 地磁匹配导航算法的关键技术

匹配算法是地磁匹配导航系统的核心内容,要高效、实时地实现导航定位就应处理好以下关键技术。

2.1 匹配结果的唯一性

算法匹配结果的唯一性是精确导航的前提,匹配结果不唯一将大大降低了导航精度,甚至可能产生误导航,这也是地磁匹配导航算法需要解决的首要问题。

2.2 兼顾匹配精度和实时性

算法要在保证一定导航定位精度的基础上合理考虑算法的计算量,减少搜索时间,否则将难以保证导航系统的实时性,这就要求算法既要有广泛的全局搜索能力,又要有精确的局部定位能力。

2.3 具有良好的鲁棒性

地磁场信息易受各种干扰因素(如磁传感器灵敏度与放置位置)的影响,因此算法应具有较强的抗干扰性和稳定性,减少对磁传感器测量误差等噪声的敏感性。

3 发展趋势

针对目前地磁匹配算法存在的主要问题及需要解决的关键技术,匹配算法可从以下几方面进行完善。

3.1 对地磁数据进行预处理

实测地磁数据包括多种干扰成分,直接利用实测值进行匹配将会产生很大的导航误差。因此,对地磁数据进行预处理,从而消除干扰、准确提取地磁特征量是提高匹配精度的前提。

3.2 多个特征量融合

地磁场具有多个强度和角度的特征量,匹配的可操作性更强,可通过融合多个特征量的匹配结果减少全局匹配定位误差,提高匹配定位精度。

3.3 适配区选择

适配区的大小决定了算法的计算量和实时性。为了提高导航效率及实时性,要快速、智能化地选取易于实现地磁匹配的适配区[80,81]。因此,如何选择匹配区域、设计匹配航迹以及研究各种应用条件之间的定量关系,是今后地磁匹配算法值得关注的一个方向。

3.4 粗精匹配过程相结合

粗匹配确定待匹配的轨迹(选取适配区),精匹配是在待匹配轨迹上根据相关匹配准则确定最优匹配轨迹。粗精匹配过程相结合能大大减少计算量,同时具有兼顾全局搜索和局部定位的能力。

3.5 应尽可能选择基于线的算法

通过线上各点之间的约束来克服基于点的算法匹配结果不唯一的缺陷。

3.6 多种算法组合匹配

针对单一算法的缺陷,采用组合匹配算法能够实现算法间的互补,解决传统匹配导航算法精度、速度及完备性不能兼得的问题,如采用批处理相关技术与并行卡尔曼滤波技术相结合的匹配定位、TERCOM与ICCP联合导航等。

4 结束语

地磁匹配导航因其独特优势获得导航领域研究专家的青睐,是当前导航定位领域的一个研究热点。本文对地磁匹配算法的研究现状、关键技术做了总结,并对算法的应用和发展做了展望。地磁匹配算法最开始主要借鉴于地形匹配和图像处理的方法,我国多家科研单位在这些领域取得了许多成就。近年来,涌现出了许多新的方法,匹配算法朝着组合匹配算法的方向发展,但总体水平有待提高。相信随着未来导航理论、地磁场理论和弱磁场精确测量技术的不断进步以及多学科知识的交叉应用,匹配算法必能得到极大的发展,使建立符合导航工程应用要求的算法体系成为可能。

智能农业机器人定位导航新方法 第10篇

随着国家经济的不断发展, 作为国家民生的根本产业———农业, 从各方面都在开展着数字化、智能化建设, 在广大的平原地带, 采用无人设备耕种和遥控机器人耕种已成为农业耕种的新气象, 而对应一些山区环境地带数字化和智能化的进展较为缓慢, 其主要原因一是由于山区环境多无法实现卫星信号的全面覆盖, 导致农业设备定位精度无法满足作业需求;二是地形大多为梯田形式增加了自动化设备的作业难度;三是相应的作业设备自动化程度较低。为了更好的在山区等复杂环境实现智能化耕作设备使用, 急需一种全新定位导航的方法来解决机器人的精准定位问题。针对上述情况, 本文提出一种结合惯导的超宽带定位方法, 配合履带传动机制, 完美实现农业机器人在多种复杂环境下作业, 满足了农业智能化、数字化快速发展的需求。

2 超宽带定位导航系统介绍

山区、丘陵等环境下卫星信号一般较差或者无法获得, 无法通过卫星信号定位, 采用本文提出了智能农业机器人新的定位方法———基于惯性导航的超宽带定位导航系统, 在机器人作业的区域提前架设基站, 通过对定位标签的高精度定位, 定位精度达到10厘米, 其精度能完全满足机器人作业的精度需求。

超宽带高精度实时定位技术是一种无载波、高精度、高可靠性的定位技术, 利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。有人称它为无线电领域的一次革命性进展, 认为它将成为未来短距离无线通信的主流技术。超宽带技术通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号, UWB具有抗干扰性能强、传输速率高、带宽极宽、功耗极小等诸多优势。采用UWB进行设备之间的通信, 利用其亚纳秒级的脉冲信号测量距离可以达到厘米级精度。

超宽带定位导航系统组成包括:定位基站、定位标签、定位引擎和中心服务器。在农业机器人的头部安装超宽带定位导航系统标签, 可以使机器人在制定作业区域内实现无盲区的精准作业。

超宽带定位导航系统是一款基于脉冲超宽带 (IR-UWB) 技术, 为有效解决室内、矿井、隧道等卫星信号无法覆盖区域的定位, 而开发的高精度实时定位产品。超宽带定位导航系统基于802.15.4a技术标准, 兼容820.15.4.2011标准。系统发射的功率谱密度不大于-41.3dBm/MHz, 选用带宽为500MHz的信道, 发射功率仅40μW, 辐射极小。纳秒级的窄脉冲具有较高的时间分辨率, 能将直达信号和多径信号分离, 具有较强的抗多径干扰能力, 结合优化的定位算法, 保证在室内等多径效应显著的应用场合的高精度定位。同时自组网的无线连接架构, 使系统部署更简单、稳定可靠。

超宽带定位导航系统包括感知层、网络层和应用层三部分。定位系统感知层包括定位基站 (分为主Master和从Slaver两种) 、定位标签 (Tag) ;网络层为基站向服务器发送数据的通道可以为有线网或无线网;应用层主要包括定位引擎和终端软件, 可在PC客户端和手机APP上显示。定位系统通过定位区域的扩展可以实现定位空间无限扩展, 机器人安装定位标签后可以按照实现预定的作业路线在各个作业单元进行精准作业, 并可通过定位平台软件, 将机器人真实地以虚拟动态方式实时显示出来, 以供使用者监督和查看。

3 超宽带定位工作原理

超宽带定位导航系统, 是基于三基站的TDOA (信号到达时间差) 定位算法, 定位原理如图1所示。设有N1、N2和N3共三个基站参与了定位行动, 它们与移动台N之间的距离分别为R1、R2、R3, 那么移动台到基站N1和N2的距离差为R12=R2-R1, 由解析几何中双曲线的定义可知, 移动台M一定在以N1、N2为焦点, 且两焦点距离差恒为R12的双曲线上。同理, 由基站N2和N3, 以及距离差R13=R3-R1, 也可以确定一个双曲线, 移动台N必定也位于这个双曲线上。由此可知, 满足上述要求的点只可能是两组双曲线的交点, 亦即移动台N的位置。所以, TDOA定位法又称为双曲线定位法。ULocTM定位系统就是根据双曲线定位法来确定Tag的位置的。

4 具体实现

具体实现可以从四个方面进行。

4.1 地图的构建

首先对需要进行作业的区域进行地图构建, 通过全站仪、激光测距仪等仪器进行地图数据采集, 并通过3DMax等软件构建三维或二维地图, 并将构建好的地图导入到中心服务器的地图模块中。

4.2 感知层的搭建

在所需机器人工作区域架设基站, 可以按离地面的相对高度3.5米左右进行架设, 无论是平地还是梯田, 为了能保证信号的全面覆盖, 可将检测区域划分为若干网格, 保证待作业机器人在每个区域, 至少有3个接收机接收到UWB标签的发射信号, 以完成精确定位。定位基准站布设如图2所示:红色为定位基站的架设位置。

4.3 结合惯导实现无盲区作业

标签安装在机器人头部, 便于发射超宽带信号, 为了能使机器人实现无盲区全区域进行作业, 加入惯导方式, 其方法如下:若在t时刻和t+T1时刻定位标签均在区域内且信号正常, 则从t+T1 时刻开始记录每个T3时间内采集到的加速度的方差和每段时间的位移, 并计算出每一个短暂时刻T1 的平均速度记为v, 若连续m个T3时间内加速度的方差都小于预设的方差阔值, 则以最近n次采集到的加速度值的平均值作为机器人自身的平均加速度a, 一旦机器人突然失去信号或超出定位区域, 则采用机器人上一时刻的平均速度v, 加上最近测出的平均加速度a作为机器人下一阶段保持的运动状态, 直到信号恢复或定位导航结束。通过以上策略可以实现机器人在所有待定位导航区域的无盲区平滑定位导航。如图3为机器人定位实现系统结构图。

4.4 机器人硬件改良

机器人从以前的轮式改为履带式, 梯形车身前高后低, 采用折叠车身, 尺寸为76cm×53cm×30cm, 全面展开高度可达2m;两侧为履带驱动, 包括光滑履带、多用途履带、冰雪用履带三种;采用柴油大动力发动机, 并配有多种前置配套结构, 包括挖土、切草、喷药、采摘等不同前置配件, 全面满足多种农业耕作的需求。

4.5 灵活多样的客户端

通过WiFi、GPRS、3G或4G等方式将定位数据发送至终端服务器, 进行数据解算, 得到机器人实时位置信息, 再加入到地图当中, 使其形象的在多种媒体中显示出来, 通过APP软件, 使用者可以远距离进行查看和功能操作。

通过上述步骤实现了农业机器人在山区, 梯田等环境下自主作业, 大幅度提高了山区农业自动化的程度。

5 功能描述

智能农业机器人内设专家指导系统, 根据外部多种传感器 (温度、湿度等) , 并通过网络结合实时天气对多种农业作物进行有针对性作业, 确保快速、高效的、准确的实时自动化作业, 其主要功能如下四点。

5.1 工作区域和路线的快速指定

在地图导入后, 在需要工作区域进行指定路线, 机器人进入工作区域后, 根据指定的路线、带作业的项目以及农作物的种类进行快速自主工作。

5.2 定时、定量作业

机器人可以在人工设定时间的情况下, 在规定时间进行针对性农业工作, 还可以根据预先设定好的工作量进行定量工作。

5.3 自主充电

机器人背部装有接触式充电装置, 在提前将充电位置坐标输入, 配合专用充电器, 较为方便的在农用拖拉机或者农用充电站上进行自主接触式充电, 还可以进行人工遥控对接充电。

5.4 避障机制

在机器人的前面、后背以及下部都采用多种避障机制, 下部主要采用红外避障, 前面和后背主要采用超声波避障, 并结合多种混合算法设定, 使其更加容易的探测到石块, 大坑等, 并及时通过改变方向、线路避免机器人损坏。

6 总结

在农业智能机器人上采用结合惯导的超宽带定位导航系统, 改变了以往山区中农业智能设备无法作业的局面, 配合三种履带式的传动机制, 再使用多种作业辅助配套装置, 可以使农业智能机器人在山区、梯田等复杂环境进行多种作业, 例如播种、施肥、喷药、采摘等, 大幅度提高了复杂农地作业的工作效率, 节省了大量人力、物力。实践证明, 采用惯导加超宽带定位的新型农业智能机器人在多种复杂环境下进行农业工作科学有效, 是一种可以大力推广的新型机器人定位导航方法。

摘要：随着我国农业自动化的全面发展, 智能农业机器人也随之快速兴起, 现有野外作业机器人定位导航大部分采用人工遥控或GPS定位方式, 其定位效果和工作效率都无法满足现代化农业在山区等复杂环境下的应用。为此, 提出了一种联合惯导的超宽带定位导航新方法, 将其使用在结合多种履带传动方式的智能机器人身上, 可以有效的完成多种山地作业, 大幅度推进了山区农业自动化的进程。

关键词：超宽带,厘米级,惯导,履带,避障

参考文献

[1]童凯翔.超宽带在无线定位技术中的应用综述[J].导航定位学报, 2015, 01 (01) :10-14.